Up and down: counterfactual closeness is robust to direction of comparison
Notice bibliographique
Résumé
People often think about how things could have been better or worse. People make these upward and downward comparisons in different situations and with differing emotional consequences. We investigated whether the direction of counterfactual comparisons affects people's judgements of counterfactual closeness. In four preregistered experiments (N = 2,142), participants saw vignettes where agents lost or won a luck-based game. In Experiments 1, 2, and 4, participants judged counterfactual closeness in two ways: if a counterfactual outcome almost happened, and if it easily could have happened. These judgments were affected by different factors, but did not substantially differ based on the direction of comparison. In Experiments 3 and 4, participants predicted agents' emotions - whether losers would be sad, winners would be happy, and whether both would be surprised by the outcome. Emotion predictions showed similar patterns regardless of whether agents lost or won. Participants predicted stronger emotional reactions when the prior probability of the counterfactual outcome was high rather than low, though this effect was somewhat stronger when agents lost. Together, these findings join recent work in suggesting that Almost and Easily judgments tap into distinct forms of counterfactual closeness, and also suggest this distinction is robust to the direction of counterfactual reasoning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».